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Enregistrement W2776081341 · doi:10.1111/desc.12640

“Mummy, keep it steady”: phonetic variation shapes word learning at 15 and 17 months

2017· article· en· W2776081341 sur OpenAlexaboutno aff
Paola Escudero, Karen E. Mulak, Jaydene Elvin, Nicole M. Traynor

Notice bibliographique

RevueDevelopmental Science · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePhonetics and Phonology Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAustralian Research Council
Mots-clésVowelPsychologyAudiologyWord (group theory)LinguisticsSpeech recognitionMedicineComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fifteen-month-olds have difficulty detecting differences between novel words differing in a single vowel. Previous work showed that Australian English (AusE) infants habituated to the word-object pair DEET detected an auditory switch to DIT and DOOT in Canadian English (CanE) but not in their native AusE (Escudero et al., ). The authors speculated that this may be because the vowel inherent spectral change variation (VISC) in AusE DEET is larger than in CanE DEET. We investigated whether VISC leads to difficulty in encoding phonetic detail during early word learning, and whether this difficulty dissipates with age. In Experiment 1, we familiarized AusE-learning 15-month-olds to AusE DIT, which contains smaller VISC than AusE DEET. Unlike infants familiarized with AusE DEET (Escudero et al., ), infants detected a switch to DEET and DOOT. In Experiment 2, we familiarized AusE-learning 17-month-olds to AusE DEET. This time, infants detected a switch to DOOT, and marginally detected a switch to DIT. Our acoustic analysis showed that AusE DEET and DOOT are differentiated by the second vowel formant, while DEET and DIT can only be distinguished by their changing dynamic properties throughout the vowel trajectory. Thus, by 17 months, AusE infants can encode highly dynamic acoustic properties, enabling them to learn the novel vowel minimal pairs that are difficult at 15 months. These findings suggest that the development of word learning is shaped by the phonetic properties of the specific word minimal pair.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,043
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,302 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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